Miközben a munkavállalók jelentős része félti a munkahelyét a mesterséges intelligenciától, a technológia sorra hozza a tudományos és orvosi áttöréseket
Az amerikai munkavállalók 27 százaléka tart attól, hogy a mesterséges intelligencia miatt feleslegessé válik a munkája egy szeptemberi Gallup-felmérés szerint. Ez rekordot jelent, és nagyjából kétszerese a 2017-es aránynak.
A friss kutatások ugyanakkor egyelőre nem támasztják alá a tömeges, gazdaságméretű állásvesztés forgatókönyvét. Egy 2026-os, dán munkaerőpiaci adatokon alapuló kutatás nem talált kimutatható hatást a keresetekre vagy a ledolgozott órákra, más vizsgálatok szerint pedig az MI terjedése átalakítja a munkafolyamatokat és új feladatokat hoz létre.
A Stanford kutatói ugyanakkor már találtak kedvezőtlen foglalkoztatási hatásokat a 22-25 év közötti munkavállalóknál a leginkább MI-érintett munkakörökben, vagyis a kép összetettebb annál, mint amit a munkahelyek eltűnéséről szóló egyszerű narratíva sugall.
A valódi áttörések közben máshol történnek. A 2024-es kémiai Nobel-díj egyik felét Demis Hassabis és John Jumper kapta az AlphaFold fejlesztéséért, amely lehetővé teszi a fehérjeszerkezetek előrejelzését. A rendszer radikálisan felgyorsította a fehérjék háromdimenziós szerkezetének meghatározását, és 2022-ben csaknem 200 millió ismert fehérjéhez tettek közzé szerkezeti előrejelzéseket, amelyeket azóta világszerte kutatók milliói használnak.
Ennek a gyógyszerfejlesztésben is jelentősége lehet. Egy 2025-ben a Nature Medicine szaklapban közölt randomizált, kontrollált klinikai vizsgálatban egy generatív MI segítségével felfedezett gyógyszert, a rentosertibet vizsgálták idiopátiás tüdőfibrózisban szenvedő betegeknél. A legmagasabb dózist kapó csoportban javult a betegek tüdőfunkciója, míg a placebocsoportban romlást mértek.
Az MI a diagnosztikában is segíthet az orvosoknak. Egy több mint 105 ezer svéd nő bevonásával végzett randomizált mammográfiás vizsgálatban az MI-támogatással végzett szűrés 29 százalékkal több daganatos megbetegedést azonosított, mint a hagyományos, két radiológus által végzett értékelés, miközben a radiológusok leolvasási munkaterhelése több mint 44 százalékkal csökkent. A későbbi eredmények szerint az MI-támogatott módszer a szűrés érzékenységében is jobb eredményt mutatott.
Az antibiotikum-rezisztencia elleni küzdelemben szintén vannak kézzelfogható eredmények. Egy, a Nature-ben publikált kutatás során mélytanulási módszerrel több mint 12 millió vegyületet vizsgáltak, és olyan új szerkezeti osztályt azonosítottak, amely laboratóriumi vizsgálatokban hatásos volt többek között a meticillinrezisztens Staphylococcus aureus, vagyis az MRSA ellen. A hatóanyag egérmodellekben is működőképesnek bizonyult.
Az MI nemcsak a laboratóriumokban gyorsít. Egy 453 diplomás szakember bevonásával végzett, a Science folyóiratban publikált kontrollált kísérletben a ChatGPT-t használók átlagosan 40 százalékkal gyorsabban végeztek el bizonyos írásbeli feladatokat, miközben a munka minősége 18 százalékkal javult.
A matematika világában is született figyelemre méltó eredmény. Erdős Pál 1946-ban felvetett egyik problémaköréhez kapcsolódó központi sejtést egy OpenAI által fejlesztett modell 2026-ban megcáfolta. A modell olyan ellenpéldát és matematikai érvelést talált, amely egy évtizedek óta vizsgált sejtés tarthatatlanságát mutatta meg.
Az MI hatását ezért nem feltétlenül az eltűnő álláshelyek számával érdemes mérni. A technológiai fejlődés korábban is megszüntetett munkaköröket, miközben újakat hozott létre és növelte a termelékenységet. Az Egyesült Államokban 1900-ban még a dolgozók 41 százaléka dolgozott a mezőgazdaságban, 2000-re ez az arány 2 százalék alá csökkent, miközben az életszínvonal jelentősen emelkedett.
Az MI esetében is az a kérdés, hogy a technológia milyen problémákat képes gyorsabban megoldani, és kik férnek hozzá az előnyeihez. A munkahelyek átalakulása valós folyamat, és egyes csoportok már most érzik a negatív hatásait, de ezzel párhuzamosan az MI időt szabadít fel, javíthatja a diagnózist, gyorsíthatja a gyógyszerfejlesztést és olyan tudományos kérdések megválaszolásában segíthet, amelyek korábban megoldhatatlannak tűntek.
